Südkoreas „eigene KI“ kommt nicht um chinesische Modelle herum.

Das südkoreanische zivile Thinktank Rockbridge Network Korea veröffentlichte Ende Oktober einen Untersuchungsbericht mit dem Titel „Wie chinesische künstliche Intelligenz in Südkorea eingesetzt wird“, verfasst von Choi Sung-jin, Professor für Betriebswirtschaftslehre an der Hanyang-Universität.

Der Bericht zeigt, dass chinesische KI-Modelle im Jahr 2023 in Südkorea fast keine Beachtung fanden. Doch zwischen Januar und August 2026 stammen fast 50 % der in Südkorea neu hinzugekommenen KI-Modelle von chinesischen KI-Anbietern.

Darüber hinaus verschärft sich dieser Trend. Choi Sung-jin geht davon aus, dass diese Zahl bis 2027 auf 70 % bis 90 % ansteigen wird.

01

Südkoreanische KI ist bereits nicht mehr von chinesischen Modellen zu trennen

Auf Hugging Face wird keine Staatsangehörigkeit markiert. Um „südkoreanische Entwickler“ zu finden, muss man sie selbst heraussuchen. Das Forschungsteam hat ein Programm geschrieben, das alle Konten auf der Plattform mit koreanischen Tags und Schlüsselwörtern durchsucht und schließlich 1993 südkoreanische Konten sowie 7939 Modelle, die sie über die Jahre öffentlich gemacht haben, erfasst.

Die zwischen Januar und August 2026 neu hinzugekommenen Modelle werden nach ihren Basismodellen klassifiziert: 864 von Qwen, was 46,8 % entspricht; 271 von Googles Gemma, 14,7 %; 254 von Metas Llama, 13,8 %; 171 von LGs EXAONE, 9,3 %; 49 von Kakaos Kanana, 2,7 %; 19 von DeepSeek, 1,0 %. Die restlichen 217 Modelle machen 11,8 % aus.

Am interessantesten ist, dass diese 864 auf Qwen basierenden Modelle von 164 Konten stammen, was bedeutet, dass jedes Konto mindestens 5 Modelle hochgeladen hat. Insgesamt wurden zwischen Januar und August 2026 1845 neue Modelle hinzugefügt. Im Durchschnitt hat fast die Hälfte der südkoreanischen Hugging-Face-Konten mindestens ein Modell hochgeladen, das auf Qwen basiert.

Aber das ist noch nicht das Interessanteste. Choi Sung-jin hat 102 kleine und mittlere Unternehmen einen Fragebogen geschickt, in dem eine Frage lautete: „Nutzen Sie chinesische KI-Dienste bei Ihrer Arbeit?“

Kein einziges Unternehmen gab an, ein chinesisches Modell zu verwenden.

Dieses Ergebnis überzeugte Choi Sung-jin nicht. Also bat er diese Unternehmen, ihre Modelle vorzulegen, und daraufhin widerriefen 5 Unternehmen sofort ihre Aussage und gaben zu, dass sie tatsächlich chinesische Modelle verwenden.

Darüber hinaus gaben 45,1 % der befragten Unternehmen an, dass sie zum ersten Mal von Qwen gehört haben.

Choi Sung-jin erklärte, dass ein erheblicher Teil der Befragten keine Verbindung zur Entwicklungsarbeit hat und gar nicht weiß, welche Modelle im Unternehmen laufen. Zusammen mit den stereotypen Vorurteilen gegenüber chinesischer KI führt dies dazu, dass sie nicht bereit sind, die Wahrheit zu sagen.

Später untersuchte Choi Sung-jin den Modell-Fingerabdruck (Model Fingerprinting) der Produkte dieser Unternehmen und stellte fest, dass weit mehr als 5 Unternehmen chinesische Modelle als Basismodell verwenden – die überwiegende Mehrheit nutzt tatsächlich chinesische Modelle.

Vor einem Jahr war DeepSeek das am häufigsten genutzte Modell in Südkorea. In diesem Jahr gibt es jedoch nur 19 Modelle, die auf DeepSeek basieren.

Choi Sung-jin ist der Ansicht, dass Qwen vor allem im technischen Bereich überzeugt. Das kleinste Qwen-Modell hat nur einige Milliarden Parameter: Qwen2 hat eine 0,5B-Version, Qwen3 eine 0,6B-Version. Das größte Qwen3.8-Max hat eine Parameteranzahl von 2,4 Billionen. Es wird praktisch die gesamte Größenspanne abgedeckt.

Choi Sung-jin fügte hinzu, dass Qwen 119 Sprachen unterstützt, die Open-Source-Lizenz hauptsächlich auf Apache 2.0 basiert, und es ein komplettes Paket aus Fine-Tuning-Tools, quantisierten Versionen und Community-Beispielen gibt.

All diese Gründe zusammen haben dazu geführt, dass Qwen den südkoreanischen KI-Markt erobert hat.

Der Preis ist ein weiterer Grund. Choi Sung-jin erklärte im Bericht, dass bei Modellen gleicher Leistung der Stückpreis für die Ausgabe chinesischer Modelle etwa 1/33 des Preises von US-Modellen beträgt. Selbst bei einer vollständigen Auswertung betragen die Kosten chinesischer Modelle nur 1/4 der Kosten von US-Modellen.

Das gilt insbesondere für Dienste mit konzentrierten Nutzern und langen einzelnen Gesprächen, wie KI-Rollenspiele oder hochparallele Kundenservice-Angebote. Bei dieser Art von Geschäft bestimmen die Kosten für den Modellaufruf direkt die Bruttomarge – Stabilität und günstige Preise sind wichtiger als überlegene Leistung.

Und was ist mit den einheimischen südkoreanischen Modellen?

Von dem 14,9 % betragenden einheimischen Marktanteil entfallen 9,3 % auf LGs EXAONE und 2,7 % auf Kakaos Kanana.

Das Problem liegt aber nicht in der Leistung der Modelle, sondern in ihrer Nutzbarkeit.

EXAONE 4.0 (32B) unterliegt der „EXAONE AI Model License 1.2 - NC“.

NC steht für „non-commercial“ – also nicht für kommerzielle Zwecke. Es ist verboten, es kommerziell zu nutzen, selbst Ausgaben, die damit erzeugt werden, dürfen nicht verkauft werden. Entwickler, die damit Produkte herstellen, verstoßen gegen die Lizenz. Erst bei dem am 31. Juli dieses Jahres veröffentlichten K-EXAONE 2.0 (750B MoE) hat LG die Lizenz auf Apache 2.0 umgestellt.

Chinesische Open-Source-Modelle wie Qwen und DeepSeek erlauben von Anfang an die kommerzielle Nutzung. Entwickler können sie nach dem Fine-Tuning direkt in Unternehmen einsetzen.

Im Januar dieses Jahres startete Südkorea das Projekt für „einheimische KI-Basismodelle“. Die Ergebnisse der ersten Bewertung wurden am 15. Januar veröffentlicht, und die beiden Kandidaten NAVER Cloud und NC AI wurden beide ausgeschieden.

NAVER Cloud wurde aus dem Grund ausgeschlossen, dass die Originalität nicht den Anforderungen entspricht: Das eingereichte multimodale Modell HyperCLOVA X SEED 32B Sync hat die Gewichte des visuellen Encoders von Qwen2.5 direkt wiederverwendet, ohne auch nur eine Initialisierungs-Neuausbildung durchzuführen. NC AI erreichte nicht einmal die Mindestpunktzahl.

Tatsächlich liegt die Mindestanforderung für das südkoreanische Projekt „einheimische KI-Basismodelle“ nicht sehr hoch – sie entspricht etwa dem Niveau von Qwen3-235B. Betrachtet man den Zeitverlauf, standen zu diesem Zeitpunkt vor Qwen3-235B bereits chinesische Modelle wie DeepSeek V3.2 und Kimi K2.5.

Qwen3-235B ist selbst innerhalb der Qwen-Familie kein Flaggschiffmodell. Schließlich gibt es in der Qwen3-Familie Qwen3-Max, das angeblich mehr als 1 Billion Parameter hat und dessen Leistung weit über der von Qwen3-235B liegt.

02

Chinesische KI ist bereits das globale Basismodell

Südkorea ist kein Einzelfall. Dass chinesische Modelle zu globalen Basismodellen werden, ist längst keine Seltenheit mehr.

Der Sommerbericht „State of Open Models“ von Hugging Face selbst zeigt, dass es auf der Plattform bereits 151448 abgeleitete Modelle von Qwen gibt – das ist das 2,6-fache der Gesamtzahl von Meta und das 4,7-fache der Llama-Repositorys. In den ersten sieben Monaten des Jahres 2026 wurden durchschnittlich 180 bis 210 neue abgeleitete Qwen-Modelle pro Tag hinzugefügt, und Qwen wurde in diesem Jahr etwa 2,045 Milliarden Mal heruntergeladen.

Der Bericht weist außerdem darauf hin, dass unter den Modellen chinesischer KI-Unternehmen, die in diesem Jahr heruntergeladen wurden, der Anteil von Modellen mit mehr als 70 Milliarden Parametern bei MiniMax fast 100 % beträgt, bei Moonshot 88 %, bei DeepSeek 55 % und bei Zhipu 39 %.

In den USA ist das Verhältnis fast umgekehrt: Bei Google, Microsoft und IBM Granite liegt der Anteil nahe Null, bei Nvidia bei 14 % und bei Meta bei 9 %.

Nutzer laden chinesische Modelle vor allem in großen Versionen herunter, während sie bei US-Modellen die leichteste Variante wählen.

Gemessen am Anteil der Downloads machen chinesische Modelle mit offenen Gewichten 41 % der Plattform aus, US-Modelle 36,5 %.

Neben Entwicklern auf Hugging Face nutzen auch viele US-Unternehmen chinesische Modelle. Das KI-Programmierunternehmen Cursor veröffentlichte im März dieses Jahres Composer 2, dessen Trainingsbasismodell Kimi K2.5 von Moonshot ist. Brian Chesky, CEO von Airbnb, gab an, dass ihr Kundenservice-System insgesamt 13 Modelle nutzt, wobei Qwen den größten Anteil hat.

Der aktuelle Zustand in Südkorea ist also nichts Besonderes, er ist nur ein Mikrokosmos des globalen Trends.

Modelle wie GPT, Claude und Gemini sind quellgeschlossen und können nur über API-Aufrufe genutzt werden. Die Strecke der Modelle mit offenen Gewichten ist bereits vollständig von chinesischen Modellen besetzt.

Von den 178 chinesischen offenen Modellen mit mehr als 20 Milliarden Parametern verwenden 59 % das Apache-2.0-Protokoll und 22 % das MIT-Protokoll. Bei Modellen gleicher Größe sind in den USA nur 29 % unter Apache oder MIT lizenziert, 41 % unterliegen benutzerdefinierten Bedingungen und 30 % geben überhaupt keine Lizenz an. Mit anderen Worten: Chinesische Modelle können problemlos für das Fine-Tuning verwendet werden, während die überwiegende Mehrheit der US-amerikanischen Open-Source-Modelle nicht kommerziell nutzbar ist.

Offenheit selbst ist eine Preisstrategie.

Je umfassender die Modellpalette ist, desto mehr Menschen sind bereit, sie zu fine-tunen; je mehr abgeleitete Modelle es gibt, desto mehr Tools, Anleitungen und quantisierte Versionen entstehen – und bei der nächsten Wahl eines Basismodells wird wieder dasselbe Modell ausgewählt.

Die lokal ausführbare GGUF-Version von Qwen wird monatlich 39,6 Millionen Mal heruntergeladen – das ist doppelt so viel wie bei Gemma und mehr als fünfmal so viel wie bei Llama. Tatsächlich ist die Anzahl der GGUF-Repositorys der Llama-Familie sogar etwas höher als die von Qwen.

Eine ökologische Nische gewinnt man nie durch die Anzahl der Parameter, sondern dadurch, dass „andere damit etwas erreichen können“.

In Südkorea wurde neben der Fortführung des Projekts für „einheimische KI-Basismodelle“ im Oktober zusätzlich ein „Frontier AI“-Programm mit einem Volumen von 4,7 Billionen Won (ca. 3,5 Milliarden US-Dollar) aufgelegt, das im März 2027 starten soll. Davon werden 3,9 Billionen Won für den Kauf von etwa 10.000 Nvidia-Vera-Rubin-GPUs verwendet, 800 Milliarden Won für Trainingsdaten und weitere 25 Milliarden Won für die Einstellung von 20 ausländischen Forschern.

Die neuesten übergroßen Modelle mehrerer führender chinesischer Labore beginnen ebenfalls, nicht-kommerzielle Klauseln und Anforderungen an die Umsatzbeteiligung aufzunehmen.

Es gibt kein kostenloses Mittagessen auf der Welt. Mit der zunehmenden Reife der KI-Industrie ist eine angemessene Gebührenerhebung die Grundvoraussetzung für einen gesunden Betrieb von Unternehmen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Direkt zur KI“ (ID: faceaibang), Autor: Miao Zheng, Redakteur: Wang Jing, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.